研究内容

主に、ネットワーク分析、自然言語処理、機械学習等を用いて、膨大な知を構造化する研究を行っています。(一部、派生として社会ネットワークも分析します。)

1. 学術知の構造化

膨大な量の知を俯瞰する「知の構造化」のための方法論を研究しています。具体的には、学術論文の引用関係や文章を解析し、学術俯瞰マップを作成する、あるいは、新興学術分野を発見する方法論、ツールを作成しています。これらのツールは、企業のR&D担当者や政府の政策決定者が技術経営戦略を立案する際に役立つものです。[詳細]

2. 未開拓科学技術の早期発見

テクノロジーイノベーションは一般に、科学(Science)、技術(Technology)、産業(Industry)の順番に知が伝搬して起こると言われています。また、人類の科学(Science)知は学術論文(Scientific Publication)として、技術(Technology)知は特許(Patent)として記述されています。既に学術論文は存在するが、まだ特許にはなっていない、産業として未開拓な科学技術の候補を自動的にかつ早期に発見するための方法論を研究しています。企業や政府の技術経営戦略に役立つだけでなく、テクノロジーロードマップを作成する土台になるものです。[詳細]

3. 社会ネットワークのマイニング(地域クラスター・VC)

世の中には、人間関係ネットワーク以外にも様々な複雑ネットワークが存在します。企業の取引ネットワーク、VC(ベンチャーキャピタル)の共同投資ネットワークなどを例に、複雑なネットワークの実態を少しでも明らかにする研究を行っています。

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